#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[2]:


from sklearn.metrics import classification_report
import pprint
pprint.pprint(classification_report(真实值,预测值))


# 查准率(precision)和召回率(recall)的客观评价：

# 比如预测是否阳性

# TP：将正类预测为正类数

# FN：将正类预测为负类数

# FP：将负类预测为正类数

# TN：将负类预测为负类数

# 查准率(precision)=TP/(TP+FP)

# 召回率(recall)=TP/(TP+FN)

# SCIKIT-LEARN评价性能的算法都在sklearn.metrics包里，

# 查准率 sklearn.metrics.precison_score()

# 召回率 sklearn.metrics.recall_score()

# F1-score同时兼顾了分类模型的精准率和召回率。F1分数可以看作是模型精准率和召回率的一种加权平均

# 混淆矩阵：观察每种类别被错误分类的情况

# In[ ]:


from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm=confusion_matrix(真实值，预测值)         #得出混淆矩阵


# 可视化

# In[ ]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.matshow(cm)
plt.colorbar()

